问财量化选股策略逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名前100的股票；然后筛选出10日涨幅大于0小于35的股票；最后选择日线macd大于0的股票。
选股逻辑分析
该策略的逻辑是基于资金强度和股票价格趋势来筛选股票。首先，根据资金强度排序，可以筛选出市场中资金关注度较高的股票，这些股票可能具有更强的上涨动力。然后，筛选出10日涨幅大于0小于35的股票，可以排除已经大幅上涨或下跌的股票，保留具有潜力的股票。最后，选择日线macd大于0的股票，可以筛选出技术面上看涨的股票。
有何风险？
该策略的局限性在于，它只考虑了资金强度和股票价格趋势，而忽略了其他因素，如公司财务状况、行业前景等。此外，该策略可能无法准确预测股票的未来表现，因为股票价格的走势受到许多因素的影响，包括市场情绪、政策变化等。
如何优化？
为了优化该策略，可以考虑加入其他因素，如公司财务状况、行业前景等，以更全面地评估股票的价值。此外，可以使用技术分析和基本面分析相结合的方法，以更准确地预测股票的未来表现。
最终的选股逻辑
根据资金强度由大到小排序，选择排名前100的股票；然后筛选出10日涨幅大于0小于35的股票；最后选择日线macd大于0且财务状况良好、行业前景看好的股票。
python代码参考
import talib
def get_top_100_stocks():
# 获取所有股票的代码和名称
stock_codes = get_all_stock_codes()
stock_names = get_all_stock_names()
# 根据资金强度排序
sorted_codes = sorted(stock_codes, key=lambda x: get_fundamental_data(x)['net_value'])
# 筛选出排名前100的股票
top_100_stocks = sorted_codes[:100]
return top_100_stocks
def get_fundamental_data(code):
# 获取股票的基本面数据
data = get_data_from_yahoo Finance(code)
data = data[['net_value']]
data = data.resample('1d').last()
data =
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
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